优秀方案我来告诉你

商品秒杀的场景，我们需要防止库存超卖或者重复扣款等并发问题，我们通常需要使用分布式锁，来解决共享资源竞争导致数据不一致的问题。

以手机秒杀的场景为例子，在抢购的过程中通常我们有三个步骤：

扣掉对应商品的库存;2. 创建商品的订单;3. 用户支付。

对于这样的场景我们就可以采用分布式锁的来解决，比如我们在用户进入秒杀 “下单“ 链接的过程中，我们可以对商品库存进行加锁，然后完成扣库存和其他操作，操作完成后。释放锁，让下一个用户继续进入保证库存的安全性;也可以减少因为秒杀失败，导致 DB 回滚的次数。整个流程如下图所示：对于锁的粒度要根据具体的场景和需求来权衡。

三种分布式锁

对于 Zookeeper 的分布式锁实现，主要是利用 Zookeeper 的两个特征来实现：

1. Zookeeper 的一个节点不能被重复创建
2. Zookeeper 的 Watcher 监听机制

非公平锁

对于非公平锁，我们在加锁的过程如下图所示。其实上面的实现有优点也有缺点：

优点：

实现比较简单，有通知机制，能提供较快的响应，有点类似 ReentrantLock 的思想，对于节点删除失败的场景由 Session 超时保证节点能够删除掉。

缺点：

重量级，同时在大量锁的情况下会有 “惊群” 的问题。

“惊群” 就是在一个节点删除的时候，大量对这个节点的删除动作有订阅 Watcher 的线程会进行回调，这对Zk集群是十分不利的。所以需要避免这种现象的发生。

解决“惊群”：

为了解决“惊群“问题，我们需要放弃订阅一个节点的策略，那么怎么做呢?

1. 我们将锁抽象成目录，多个线程在此目录下创建瞬时的顺序节点，因为 Zookeeper 会为我们保证节点的顺序性，所以可以利用节点的顺序进行锁的判断。
2. 首先创建顺序节点，然后获取当前目录下最小的节点，判断最小节点是不是当前节点，如果是那么获取锁成功，如果不是那么获取锁失败。
3. 获取锁失败的节点获取当前节点上一个顺序节点，对此节点注册监听，当节点删除的时候通知当前节点。
4. 当unlock的时候删除节点之后会通知下一个节点。

公平锁： 如上借助于临时顺序节点，可以避免同时多个节点的并发竞争锁，缓解了服务端压力。

缺点： 对于读写场景来说，无法解决一致性的问题，如果读的时候也去获取锁的话，这样会导致性能下降，对于这样的问题，我们可以通过读写锁来实现如类似 jdk 中的 ReadWriteLock

读写锁实现

对于读写锁的特点：读写锁在如果多个线程都是在读的时候，是可以并发读的，就是一个无锁的状态，如果有写锁正在操作的时候，那么读锁需要等待写锁。在加写锁的时候，由于前面的读锁都是并发，所以需要监听最后一个读锁完成后执行写锁。步骤如下：

1. read 请求， 如果前面是读锁，可以直接读取，不需要监听。如果前面是一个或者多个写锁那么只需要监听最后一个写锁。
2. write 请求，只需要对前面的节点监听。Watcher 机制和互斥锁一样。
3. 

（编辑：应用网_丽江站长网）

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